JP2013152156A - Device for calculating amount of solar radiation, and control method and program of device for calculating amount of solar radiation - Google Patents
Device for calculating amount of solar radiation, and control method and program of device for calculating amount of solar radiation Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013152156A JP2013152156A JP2012013330A JP2012013330A JP2013152156A JP 2013152156 A JP2013152156 A JP 2013152156A JP 2012013330 A JP2012013330 A JP 2012013330A JP 2012013330 A JP2012013330 A JP 2012013330A JP 2013152156 A JP2013152156 A JP 2013152156A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- solar radiation
- radiation amount
- amount
- value
- relational expression
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000005855 radiation Effects 0.000 title claims abstract description 242
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 51
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 45
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 14
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 3
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、日射量算出装置、日射量算出装置の制御方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a solar radiation amount calculating device, a method for controlling a solar radiation amount calculating device, and a program.
近年、自然エネルギーを利用した発電システム、特に太陽光発電システムが普及しつつある。太陽光発電システムによる発電量は日射量に大きく左右されるため、電力システムの安定的な運用のためには、日射量の予測を正確に行うことが重要である。
この点に関して、気象庁から発表される気象予報は重要である。気象予報は、気象庁により気象モデルと呼ばれる数値モデルにて計算され予報されている。気象モデルとは、全地球もしくはその一部を水平面に対して数十kmメッシュ、鉛直方向に数十層に分けて大気や水蒸気などの動きを数値的に計算する手法である。
In recent years, power generation systems using natural energy, particularly solar power generation systems, are becoming widespread. Since the amount of power generated by the solar power generation system is greatly influenced by the amount of solar radiation, it is important to accurately predict the amount of solar radiation for stable operation of the power system.
In this regard, weather forecasts issued by the Japan Meteorological Agency are important. The weather forecast is calculated and forecasted by a numerical model called a weather model by the Japan Meteorological Agency. The meteorological model is a technique for numerically calculating the movement of the atmosphere, water vapor, etc. by dividing the whole earth or a part thereof into several tens of km mesh with respect to the horizontal plane and several tens of layers in the vertical direction.
この方法によれば、風速、風向、温度、湿度、雲量などを、1時間単位で数十時間先まで計算することができる。しかしながら気象庁の気象モデルでは日射量を計算することはできない。
このため、例えば下記の特許文献1や非特許文献1、2等のように、雲量や湿度等の気象データを用いて日射量を予測する技術が開発されている。
According to this method, it is possible to calculate wind speed, wind direction, temperature, humidity, cloud cover, etc. up to several tens of hours ahead in units of one hour. However, the meteorological agency's meteorological model cannot calculate solar radiation.
For this reason, for example, as in
特許文献1には、複数層の雲量・湿度データと日射量との関係を表す回帰式を求め、複数層の雲量・湿度データを入力データとして、日射量を予測する技術が示されている。
また非特許文献1及び非特許文献2には、複数層の湿度データと日射量との関係を表す回帰式を求め、複数層の湿度データを入力情報として、日射量を予測する技術が示されている。
しかしながら一般的に、回帰式は、説明変数がそれぞれ独立であることを前提にしている。従って複数のデータ間の関係を表す回帰式を求める場合、説明変数同士に強い従属関係があると、回帰式の精度が低下する。
この点、例えば気象庁から発表される上層、中層、下層の各層の雲量は、日射量に与える影響が大きいため、日射量を算出する際の説明変数として大変重要ではあるが、例えば曇りの日には、3層とも雲が多く、晴れの日には3層とも雲が少ないことが普通である。つまり、これら3層の雲量にはそれぞれ相関があり、独立した関係ではない。
従って、これら各層の雲量と日射量との関係を表す回帰式を求めても、精度の向上はあまり期待できない。
However, in general, regression equations assume that the explanatory variables are independent of each other. Therefore, when obtaining a regression equation representing a relationship between a plurality of data, if there is a strong dependency between explanatory variables, the accuracy of the regression equation is lowered.
In this regard, for example, the cloud cover of the upper, middle, and lower layers announced by the Japan Meteorological Agency has a great influence on the amount of solar radiation, so it is very important as an explanatory variable when calculating the amount of solar radiation. In general, all three layers are cloudy, and on sunny days, all three layers are usually cloudless. That is, the cloud amounts of these three layers are correlated, and are not independent.
Therefore, even if a regression equation representing the relationship between the cloud amount of each layer and the amount of solar radiation is obtained, improvement in accuracy cannot be expected so much.
そこで例えば、各層の雲量のデータに加え、湿度のデータも説明変数に加えて回帰式を求めるようにすることも考えられるが、湿度が高いときには雲量も多くなるから、これらのデータにも高い相関関係がある。
そのため、このような高い相関を持つデータを用いることによる欠点を、データのサンプル数を増やすことで解決することも考えられる。しかしながら、例えば気象観測装置を設置して間もない期間などには十分な量のサンプルが揃わず、常に十分な精度の回帰式を構築できるとは限らない。
あるいは、相互に高い相関を持つ複数の説明変数をその中の一つの説明変数で代表し、残りの説明変数を削除することで、相関のない説明変数だけで回帰式を構築することも考えられる。例えば、上層、中層、下層の3層の雲量のデータのうち、上層、中層の雲量に関するデータを削除し、下層の雲量のデータだけで回帰式を構築するような場合である。このようにして構築した回帰式を用いて算出した目的変数の値は、数値的には安定するが、削除した説明変数が変化しても目的変数の値が変化しないことになる。
Therefore, for example, in addition to the cloud data of each layer, it is possible to calculate the regression equation by adding the humidity data to the explanatory variables, but when the humidity is high, the cloud volume also increases. There is a relationship.
For this reason, it is conceivable to solve the drawbacks caused by using such highly correlated data by increasing the number of data samples. However, for example, a sufficient amount of samples are not prepared in a short period of time after the installation of a weather observation device, for example, and it is not always possible to construct a regression equation with sufficient accuracy.
Alternatively, it is also possible to construct a regression equation with only uncorrelated explanatory variables by representing multiple explanatory variables with high correlation with one explanatory variable and deleting the remaining explanatory variables. . For example, it is a case where data relating to the cloud amount of the upper layer and the middle layer is deleted from the cloud amount data of the upper layer, the middle layer, and the lower layer, and a regression equation is constructed using only the cloud amount data of the lower layer. The value of the objective variable calculated using the regression equation constructed in this way is numerically stable, but the value of the objective variable does not change even if the deleted explanatory variable changes.
本発明はこのような課題を鑑みてなされたものであり、相関関係を有する気象データを用いた場合であっても日射量の予測値を適切に算出可能な日射量算出装置、日射量算出装置の制御方法及びプログラムを提供することを一つの目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and a solar radiation amount calculating device and a solar radiation amount calculating device capable of appropriately calculating a predicted value of solar radiation amount even when weather data having a correlation is used. It is an object to provide a control method and program.
本発明は、所定の気象データと日射量との関係を表す関係式に基づいて、日射量の予測値を算出する日射量算出装置であって、前記所定の気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、観測地点から見た太陽の位置により求まる晴天時日射量とを、観測日時を示す情報と対応付けて記憶する気象データテーブルと、前記気象データテーブルに記憶されている、過去の所定期間内における、前記気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、前記晴天時日射量と、に基づいて、これらの各値の関係を表す関係式を、部分的最小二乗法を用いて算出する関係式算出部と、日射量の予測値を算出する日時を指定する情報を受け付ける情報入力部と、指定された前記日時における、前記気象データの予報値と、前記晴天時日射量と、前記関係式と、に基づいて、指定された前記日時における日射量の予測値を算出する予測値算出部と、前記日射量の予測値を出力する予測値出力部と、を備える。 The present invention is a solar radiation amount calculation device for calculating a predicted value of solar radiation based on a relational expression representing a relationship between predetermined weather data and solar radiation amount, the observation value of the predetermined weather data, and the solar radiation amount A meteorological data table that stores the observed value of the quantity and the amount of solar radiation in fine weather determined by the position of the sun as seen from the observation point in association with information indicating the observation date and time, and the past stored in the weather data table Based on the observed value of the meteorological data, the observed value of the solar radiation amount, and the solar radiation amount in the fine weather within a predetermined period of time, a relational expression representing the relationship between these values is expressed by a partial least square method. A relational expression calculation unit that calculates using the information, an information input unit that receives information specifying the date and time for calculating the predicted value of the solar radiation amount, the forecast value of the weather data at the specified date and time, and the solar radiation in the fine weather Quantity and the relational expression Based on includes a predicted value calculation unit for calculating a predicted value of the solar radiation in said designated time, and a prediction value output unit for outputting the predicted value of the solar radiation.
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄の記載、及び図面の記載等により明らかにされる。 In addition, the problems disclosed by the present application and the solutions thereof will be clarified by the description in the column of the embodiment for carrying out the invention and the description of the drawings.
本発明によれば、相関関係を有する気象データを用いた場合であっても日射量の予測値を適切に算出することができる。 According to the present invention, it is possible to appropriately calculate a predicted value of solar radiation even when weather data having a correlation is used.
==日射量算出システム==
本発明の実施形態に係る日射量算出システム1000について、図1を参照しながら説明する。
== Solar radiation amount calculation system ==
A solar radiation
日射量算出システム1000は、日射量算出装置100と気象情報提供装置200とが、ネットワーク300を介して通信可能に接続されて構成される。
The solar radiation
気象情報提供装置200は、各種の気象観測結果や気象予報を含む気象データを提供するコンピュータである。気象情報提供装置200は、例えば、毎日所定時刻(例えば0時、3時、6時、9時、12時、15時、18時、21時)における気象観測の結果、及び、将来の所定時刻における気象データの予測値を、定期的に提供する。
The weather
日射量算出装置100は、気象情報提供装置200から各種気象データを取得し、過去の所定期間の気象データに基づいて、所定種類の気象データと日射量との関係を定量的に解析し、この所定種類の気象データと日射量との関係を表す関係式を求めるコンピュータである。また日射量算出装置100は、指定された日時の気象データの予報値と、上記関係式と、に基づいて日射量の予測値を算出する。
The solar radiation
詳しくは以下に記述するが、本実施形態の日射量算出装置100は、図7に示すように、日射量の予測値を算出する地点の位置情報(例えば緯度、経度)及び日時に基づいて、その地点から見える太陽の位置から晴天時日射量を算出し、気象データテーブル500に記憶されている過去の日射量の観測値と、過去の雲量の観測値と、過去の湿度の観測値と、に基づいて、これらの観測値と日射量との関係式を求め、この関係式を用いて、指定された日の日射量の予測値を算出する。
Although described in detail below, the solar radiation
==日射量算出装置の構成==
次に、日射量算出装置100の構成について、適宜図面を参照しながら説明する。
日射量算出装置100は、図2に例示するように、CPU(Central Processing Unit)110、メモリ120、通信I/F(インタフェース)130、記憶装置140、入力I/F150、出力I/F160、を備える。また日射量算出装置100は、記録媒体読取装置190と接続されている。
== Configuration of Solar Radiation Calculation Device ==
Next, the configuration of the solar radiation
As illustrated in FIG. 2, the solar radiation
CPU110は日射量算出装置100の全体の制御を司るもので、記憶装置140に記憶された日射量算出プログラム400をメモリ120に読み出して実行することにより、日射量算出装置100としての各種機能を実現する。
The
記録媒体読取装置190は、記録媒体800に記録されているプログラムやデータの読み取りや書き込みを行うための装置である。読み取られたプログラムやデータはメモリ120や記憶装置140に格納される。
The recording
記録媒体800としてはフレキシブルディスクや磁気テープ、光磁気ディスク、半導体メモリ等を用いることができる。
As the
入力I/F150は、入力装置170と接続されている。入力装置170はオペレータ等による日射量算出装置100へのデータ入力等のために用いられる装置であり、ユーザインタフェースとして機能する。入力装置170としては例えばキーボードやマウス等を用いることができる。
The input I /
出力I/F160は、出力装置180と接続されている。出力装置180は情報を外部に出力するための装置であり、ユーザインタフェースとして機能する。出力装置180としては例えばディスプレイやプリンタ等を用いることができる。
The output I /
通信I/F130は通信を行うための装置である。通信I/F130は、例えばネットワーク300を介して気象情報提供装置200と接続され、気象情報提供装置200から提供される各種気象データを受信する。また通信I/F130は、ネットワーク300を介して他のコンピュータと通信可能に接続されるようにしても良い。
The communication I /
記憶装置140は例えばハードディスク装置により構成される。図3に示すように、記憶装置140には日射量算出プログラム400、気象データテーブル500(湿度データテーブル510、雲量データテーブル520、日射量データテーブル530)が記憶される。
The
<気象データテーブル>
気象データテーブル500は、気象情報提供装置200から送信されてくる各種気象データを記憶しておくテーブルである。
図3には、日射量算出装置100が気象情報提供装置200から取得した各種気象データのうち、湿度、雲量、日射量の各気象データを、それぞれ、湿度データテーブル510、雲量データテーブル520、日射量データテーブル530に格納し、これらのテーブルがまとめて気象データテーブル500に記憶されている場合の例を示す。
気象データテーブル500には、例えば過去数年間の各種気象データが記憶されている。
<Meteorological data table>
The weather data table 500 is a table for storing various weather data transmitted from the weather
In FIG. 3, among the various weather data acquired by the solar radiation
The weather data table 500 stores various weather data for the past several years, for example.
<湿度データテーブル>
湿度データテーブル510は、日射量算出装置100が気象情報提供装置200から取得した湿度に関する気象データを、湿度が観測された日時と対応付けて記憶したテーブルである。
<Humidity data table>
The humidity data table 510 is a table in which weather data relating to humidity acquired by the solar radiation
湿度データテーブル510を図4に示す。図4に示すように、本実施形態においては、大気圧が所定気圧(1000hPa、925hPa、850hPa、700hPa、600hPa、500hPa、400hPa、300hPa)となる高度においてそれぞれ観測された湿度の値が、観測日時を示す情報と対応付けられて、湿度データテーブル510に記憶されている。なお図4には、例えば毎日午前9時における湿度の値が示されている。 A humidity data table 510 is shown in FIG. As shown in FIG. 4, in this embodiment, the values of humidity observed at altitudes where the atmospheric pressure is a predetermined atmospheric pressure (1000 hPa, 925 hPa, 850 hPa, 700 hPa, 600 hPa, 500 hPa, 400 hPa, 300 hPa) Is stored in the humidity data table 510 in association with the information indicating. In FIG. 4, for example, the humidity value at 9:00 am every day is shown.
<雲量データテーブル>
雲量データテーブル520は、日射量算出装置100が気象情報提供装置200から取得した雲量に関する気象データを、雲量が観測された日時と対応付けて記憶したテーブルである。
<Cloud cover data table>
The cloud amount data table 520 is a table that stores weather data related to the cloud amount acquired by the solar radiation
雲量データテーブル520を図5に示す。図5に示すように、本実施形態においては、上層、中層、下層、及び全層の雲量が、観測日時を示す情報と対応付けられて、雲量データテーブル520に記憶されている。なお図5には、毎日午前9時における雲量の値が示されている。 The cloud amount data table 520 is shown in FIG. As shown in FIG. 5, in the present embodiment, the cloud amounts of the upper layer, middle layer, lower layer, and all layers are stored in the cloud amount data table 520 in association with information indicating the observation date and time. FIG. 5 shows the cloud amount at 9 am every day.
なお雲量は、例えば、各層とも0〜100%で示される。また上層、中層、下層とは、気圧面による高さの区分である。例えば、上層は大気圧が300hPa〜400hPaとなる高度における雲量、中層は大気圧が500hPa〜750hPaとなる高度における雲量、下層は大気圧が850hPa〜925hPaとなる高度における雲量である。 For example, the cloud amount is indicated by 0 to 100% in each layer. In addition, the upper layer, the middle layer, and the lower layer are height divisions according to the atmospheric pressure surface. For example, the upper layer is the cloud amount at an altitude where the atmospheric pressure is 300 hPa to 400 hPa, the middle layer is the cloud amount at an altitude where the atmospheric pressure is 500 hPa to 750 hPa, and the lower layer is the cloud amount at an altitude where the atmospheric pressure is 850 hPa to 925 hPa.
<日射量データテーブル>
日射量データテーブル530は、日射量算出装置100が気象情報提供装置200から取得した日射量の観測値、及び、後述する晴天時日射量算出部101によって算出された晴天時日射量を、日時と対応付けて記憶したテーブルである。
<Insolation data table>
The solar radiation amount data table 530 includes the observation value of the solar radiation amount acquired by the solar radiation
日射量データテーブル530を図6に示す。図6に示すように、本実施形態の日射量データテーブル530においては、晴天時日射量算出部101により算出された晴天時日射量が「晴天時日射量」欄に記憶され、気象情報提供装置200から取得した日射量の観測値が「実績値」欄に記憶されている。なお図6には、毎日午前9時における日射量の値が示されている。
The solar radiation amount data table 530 is shown in FIG. As shown in FIG. 6, in the solar radiation amount data table 530 of the present embodiment, the fine weather solar radiation amount calculated by the fine weather solar radiation
===処理の流れ===
次に、本実施形態に係る日射量算出装置100により実行される処理の流れについて、図8〜図9に示すフローチャートを適宜参照しながら説明する。
=== Flow of processing ===
Next, the flow of processing executed by the solar radiation
まず日射量算出装置100は、日射量の予測値を求める日時と位置を指定する情報の入力を受け付ける(S1000)。これらの値は、例えばキーボード等の入力装置170からオペレータ等によって入力される。
First, the solar radiation
予測値を求める日時を指定する情報には、例えば、年月日及び時刻を指定する情報が含まれる。また予測値を求める位置を指定する情報には、例えば、緯度、経度を指定する情報が少なくとも含まれ、標高を指定する情報が含まれていても良い。または、都市名や地域名等により指定しても良い。 The information that specifies the date and time for obtaining the predicted value includes, for example, information that specifies the date and time. In addition, the information specifying the position for obtaining the predicted value includes at least information specifying the latitude and longitude, and may include information specifying the altitude. Alternatively, it may be specified by a city name or a region name.
次に日射量算出装置100は、晴天時日射量を算出する(S1010)。より具体的には、図7に示す晴天時日射量算出部101によって晴天時日射量が算出される。晴天時日射量算出部101は、日射量算出装置100が日射量算出プログラム400を実行することにより実現される。
Next, the solar radiation
晴天時日射量は、観測地点から見た太陽の位置によって決まり、天候などの気象条件の影響を受けない日射量である。晴天時日射量は、観測地点の緯度や経度、日時、大気の透過率、散乱等を考慮した所定の算出式から算出される。 The amount of solar radiation in fine weather is determined by the position of the sun as seen from the observation point, and is the amount of solar radiation that is not affected by weather conditions such as the weather. The amount of solar radiation during fine weather is calculated from a predetermined calculation formula that takes into account the latitude and longitude of the observation point, date and time, atmospheric transmittance, scattering, and the like.
本実施形態においては、日射量算出装置100は、上記指定された日時及び位置における大気外の水平面日射量(H0)を下記算出式(1)〜(6)を用いて算出し、そしてこの大気外水平面日射量を晴天時日射量として求める。
In the present embodiment, the solar radiation
日射量算出装置100は、上記指定された日時から例えば過去30日分の晴天時日射量を求める。そして日射量算出装置100は、上記算出した晴天時日射量を、日時情報と対応付けて日射量データテーブル530の「晴天時日射量」欄に記憶する。
The solar radiation
H0 = I0×sin h …(1)
sin h = sin(δ)×sin(φ)+cos(δ)×cos(φ)×cos(ω) …(2)
(但し、sin h < 0のときsin h = 0)
δ=360/2π×(0.006918−0.399912×cosχ+0.070257×sinχ−0.006758×cos2χ+0.000908×sin2χ) …(3)
χ=(n−1)×360/365 …(4)
ω=15 ×(JST+ λ/15 −9 +ET−12) …(5)
ET=(0.0172+0.4281×cos(χ)−7.3515×sin(χ)−3.3495× cos (2χ)−9.3619×sin(2χ))/60 …(6)
ただし、H0:大気外水平面日射量 (W/m2)、I0:太陽定数 (1366W/m2)、h:太陽高度 (rad)、δ:赤緯 (rad)、χ:係数、n:元日を1とした年間の通し日、φ:緯度(rad)、ω:時角 (rad)、JST:日本標準時 (h)、λ:経度 (rad)、ET:均時差 (h)である。
H 0 = I 0 × sin h (1)
sin h = sin (δ) × sin (φ) + cos (δ) × cos (φ) × cos (ω) (2)
(However, when sin h <0, sin h = 0)
δ = 360 / 2π × (0.006918−0.399912 × cosχ + 0.070257 × sinχ−0.006758 × cos2χ + 0.000908 × sin2χ) (3)
χ = (n−1) × 360/365 (4)
ω = 15 × (JST + λ / 15−9 + ET−12) (5)
ET = (0.0172 + 0.4281 × cos (χ) −7.3515 × sin (χ) −3.3495 × cos (2χ) −9.3619 × sin (2χ)) / 60 (6)
Where H 0 : Solar radiation level (W / m 2 ), I 0 : Solar constant (1366 W / m 2 ), h: Solar altitude (rad), δ: Declination (rad), χ: Coefficient, n : Day of the year with New Year's Day as 1, φ: Latitude (rad), ω: Hour angle (rad), JST: Japan Standard Time (h), λ: Longitude (rad), ET: Time difference (h) is there.
指定された地点における晴天時日射量は、厳密には、大気の透過率や、大気による散乱の影響なども考慮して算出する必要がある。しかしながら、式(1)〜(6)により求めた大気外水平面日射量H0の値は、厳密に算出した晴天時日射量と比べて、数値的に大きな差が生じないため、本実施形態では、上式のとおり、大気外水平日射量を晴天時日射量として算出する。これにより、晴天時日射量の算出処理を単純化できるため、日射量算出装置100は、晴天時日射量の算出処理を高速化することが可能になる。
Strictly speaking, the amount of solar radiation at a specified point needs to be calculated in consideration of the atmospheric transmittance and the effects of atmospheric scattering. However, since the value of the atmospheric horizontal solar radiation amount H0 obtained by the formulas (1) to (6) does not cause a large numerical difference as compared to the strictly calculated sunny solar radiation amount, in this embodiment, As shown in the above formula, the horizontal solar radiation amount is calculated as the sunny solar radiation amount. Thereby, since the calculation process of the solar radiation amount in fine weather can be simplified, the solar radiation
次に日射量算出装置100は、気象データテーブル500から、過去所定日数分(例えば30日分)の雲量、湿度、及び日射量を取得する(S1020)。
気象データテーブル500から取得する日射量としては、「晴天時日射量」欄に記憶されている晴天時日射量と、「実績値」欄に記憶されている日射量の実績値と、が含まれる。
Next, the solar radiation
The amount of solar radiation acquired from the weather data table 500 includes the amount of solar radiation stored in the “daytime solar radiation” column and the actual value of the amount of solar radiation stored in the “actual value” column. .
また気象データテーブル500から取得する雲量としては、「上層」、「中層」、「下層」の各雲量の観測値が含まれる。
また気象データテーブル500から取得する湿度としては、各気圧面における湿度の観測値が含まれる。
In addition, the cloud amount acquired from the weather data table 500 includes observed values of the cloud amounts of “upper layer”, “middle layer”, and “lower layer”.
Further, the humidity acquired from the weather data table 500 includes an observed value of humidity at each atmospheric pressure surface.
次に日射量算出装置100は、気象データテーブル500から上記取得した晴天時日射量、日射量の観測値、雲量の観測値、湿度の観測値、に基づいて、雲量及び湿度と、日射量と、の間の関係を記述した関係式(日射量予測モデル)を、部分的最小二乗法(PLS(Partial Least Squares Regression)法)を用いて求める(S1030)。
Next, the solar radiation
そして日射量算出装置100は、指定された地点における日射量に影響を及ぼす要因となる各層(上層、中層、下層)の雲量、各大気圧面(1000hPa、925hPa、850hPa、700hPa、600hPa、500hPa、400hPa、300hPa)での湿度、及び晴天時日射量(大気外水平面日射量)から、下記の行列Xd(式7)を生成する。
Then, the solar radiation
この行列Xdはn行×N列の行列となっている。また添え字の「i」は「日」に対応しており、i日の1日前はi−1である。これらデータは縦の列で平均が0になるように個々の値から縦の平均値を差し引き、さらに縦の列の標準偏差で除して正規化されるようにしても良い。 This matrix Xd is a matrix of n rows × N columns. Also, the subscript “i” corresponds to “day”, and i−1 is one day before i day. These data may be normalized by subtracting the vertical average value from each value so that the average becomes 0 in the vertical column, and further dividing by the standard deviation of the vertical column.
また日射量算出装置100は、指定された地点における日射量の観測値から、下記の行列yd(式8)を算出する。
Moreover, the solar radiation
行列ydはn行×1列の行列となっている。これらデータは縦の列で平均が0になるように個々の値から縦の平均値を差し引き、さらに縦の列の標準偏差で除して正規化されるようにしても良い。 The matrix yd is a matrix of n rows × 1 column. These data may be normalized by subtracting the vertical average value from each value so that the average becomes 0 in the vertical column, and further dividing by the standard deviation of the vertical column.
次に日射量算出装置100は、PLS法を用いて、Xdを構成する上記N列のデータのうち、他の列と強い相関関係にある列や、強い一次従属関係がある列(多重共線性を有する列)の除去を行い、P(≦N)列の行列に変換する。そして例えば、P=1の場合は、関係式は下記の式(9)(10)で表現される。
Next, the solar radiation
この場合、日射量算出装置100は、下記式(11)〜(16)のように、行列X0に行列Xdを代入し、行列y0に行列ydを代入することで、係数行列w1,t1,p1,X1,y1を算出する。
In this case, the solar radiation
なお、w1はN行×1列のベクトルである。t1はn行×1列のベクトルである。p1はN行×1列のベクトルである。p1Tは1行×N列のベクトルである。またq1はスカラーである。 Note that w1 is a vector of N rows × 1 column. t1 is a vector of n rows × 1 column. p1 is a vector of N rows × 1 column. p1 T is a vector of 1 row × N columns. Q1 is a scalar.
次に、例えば、P=2の場合は、関係式は下記の式(17)、(18)で表現される。 Next, for example, in the case of P = 2, the relational expression is expressed by the following expressions (17) and (18).
そして日射量算出装置100は、式(19)〜(24)により、P=2の場合の係数を求める。
And the solar radiation
日射量算出装置100は、P=3以上の場合も同様にして係数を求めることができ、一般化してP=aの場合は、下記の式(25)〜(32)のようになる。
The solar radiation
日射量算出装置100は、P=1から順に、最適な関係式が得られるまでP(≦N)を増加させていく。
The solar radiation
Pの値が最適値に対して少ない場合には、関係式により求められる日射量の予測値が粗くなるため、実測値との誤差が大きくなる。逆に最適値に対してPの値が多い場合には、いわゆる過学習と呼ばれる状態になり、気象データテーブル500から得られたデータにはより正確に適合するが、例えば一過性のノイズに過ぎないようなデータに対しても適合しているため、このような過学習された関係式を用いて日射量を予測すると、かえって実測値との誤差が増大する。 When the value of P is smaller than the optimum value, the predicted value of the amount of solar radiation obtained from the relational expression becomes coarse, and the error from the actual measurement value increases. On the other hand, when the value of P is larger than the optimum value, a so-called over-learning state occurs, and the data obtained from the weather data table 500 is more accurately matched. Since it is also suitable for data that is not too much, if the amount of solar radiation is predicted using such an over-learned relational expression, the error from the actually measured value increases.
そこで、Pの値を1から順次多くし、式(33)が最小となるときのPの値を最適値とする。なお、次式はAIC(Akaike's Information Criterion)と呼ばれる統計指標であるが、本実施形態は、次式(33)にしばられるものではなく、例えば自由度調整寄与率など他の統計指標を用いて潜在変数を決定しても良い。 Therefore, the value of P is sequentially increased from 1, and the value of P when Equation (33) is minimized is set as the optimum value. Although the following equation is a statistical index called AIC (Akaike's Information Criterion), this embodiment is not limited to the following equation (33), and other statistical indexes such as a degree of freedom adjustment contribution rate are used. A latent variable may be determined.
日射量算出装置100が、式(33)を用いて、P=1から順に、最適な関係式が得られるまでP(≦N)を増加させていく際の処理の流れを、図9に示すフローチャートを参照しながら説明する。なお図9では、各処理の内容は、P=a(a≧1)の場合として一般化して記載されている。
FIG. 9 shows the flow of processing when the solar radiation
まず日射量算出装置100は、a=1(すなわちP=1)の場合について、係数Wa、ta、pa、qa、Xa、yaを算出する(S2000、S2010)。
そしてこれらの係数を用いて、式(33)からAICの値を求める。なおP=aの場合について求めたAICの値を、AICaと記す。
今はa=1なので、日射量算出装置100は、S2030において"No"に進み、a=2とする(S2050)。
そして日射量算出装置100は、a=2の場合についても同様に式(33)に従ってAICの値(AIC2)を求める(S2010〜S2030)。そしてS2040において、日射量算出装置100は、AIC1とAIC2とを比較する(S2040)。
AIC2<AIC1であれば、AIC2はまだ最小値に到達していないため、日射量算出装置100は、引き続きAIC3を求める。
日射量算出装置100は、AICa≧AICa-1となった場合には、S2040において"No"に進み、P=1からP=aまでの全ての係数を記憶装置140に保存する(S2060)。
First, the solar radiation
Then, using these coefficients, the value of AIC is obtained from equation (33). In addition, the value of AIC calculated | required about the case of P = a is described as AICa.
Since a = 1 at this time, the solar radiation
The solar radiation
If AIC2 <AIC1, since AIC2 has not yet reached the minimum value, the solar radiation
In the case where AICa ≧ AICa−1, the solar radiation
以上のようにして日射量算出装置100は、AICaが最小値となるときの式(25)〜(32)を、雲量及び湿度の値から日射量の値を算出するための関係式として求める。
As described above, the solar radiation
なお、部分的最小二乗法を用いた場合の関係式は前述のとおり複雑である。しかしながら、部分的最小二乗法を用いて導出した関係式は、回帰式の形式に変換することができる。回帰式の形式に変換した関係式は、下記の式(34)〜(37)により示すことができる。 The relational expression when using the partial least square method is complicated as described above. However, the relational expression derived using the partial least squares method can be converted into a regression equation format. The relational expression converted into the regression equation format can be expressed by the following equations (34) to (37).
これにより、雲量及び湿度がどの程度日射量に影響しているのかを容易に判断できるようになる。 As a result, it is possible to easily determine how much the cloud amount and humidity affect the solar radiation amount.
次に日射量算出装置100は、上記のようにして求めた雲量及び湿度の値から日射量の値を算出するための関係式を用いて、予測対象日の日射量の予測値を算出する(S1040)。例えばP=2の場合は、日射量算出装置100は、予測対象日における各層(上層、中層、下層)の雲量の予測値、各大気圧面(1000hPa、925hPa、850hPa、700hPa、600hPa、500hPa、400hPa、300hPa)での湿度の予測値、及び晴天時日射量の予測値を、下記の式(38)〜(40)に入力して、日射量を算出する。
Next, the solar radiation
なお、上記関係式(38)〜(40)を用いて日射量の予測値を算出する際には、予測対象日の1日分の気象データを用いるため、行列Xは1行×N列の行列となり、y、t1、t2がスカラーとなる。 In addition, when calculating the predicted value of the amount of solar radiation using the relational expressions (38) to (40), since the meteorological data for one day of the prediction target day is used, the matrix X has 1 row × N columns It becomes a matrix, and y, t1, and t2 are scalars.
そして日射量算出装置100は、算出した日射量の予測値を、ディスプレイやプリンタ等の出力装置180に出力する。
Then, the solar radiation
以上のようにして、ある年の7月1日から7月31日までの各日について、日射量の予測値を算出した結果を図10及び図11に示す。なお、降雨時には日射量がほぼ0になるため、%で評価できない。そのため評価指標はMJ(メガジュール)/m2とした。 As described above, the result of calculating the predicted value of the solar radiation amount for each day from July 1 to July 31 of a certain year is shown in FIGS. In addition, since the amount of solar radiation becomes almost 0 at the time of rain, it cannot be evaluated in%. Therefore, the evaluation index is MJ (megajoule) / m2.
図10は、過去1ヶ月分の気象データを用いて部分的最小二乗法(PLS法)によって、日射量と気象データとの関係式を求め、そしてその関係式を用いて求めた日射量の予測値を示す(「PLS」欄)。また比較のために、過去1ヶ月分の気象データを用いて最小二乗法を用いて日射量と気象データとの関係式を求め、そしてその関係式を用いて求めた日射量の予測値も記す(「回帰式」欄)。 Fig. 10 shows the relationship between solar radiation and meteorological data using the partial least squares method (PLS method) using meteorological data for the past month, and predicts the amount of solar radiation obtained using the relational equation. Indicates the value ("PLS" field). Also, for comparison, find the relational expression between solar radiation and meteorological data using the least squares method using meteorological data for the past month, and describe the predicted value of solar radiation obtained using the relational expression. ("Regression formula" column).
図11は、過去3ヶ月分の気象データを用いて部分的最小二乗法(PLS法)によって日射量と気象データとの関係式を求め、そしてその関係式を用いて求めた日射量の予測値を示す(「PLS」欄)。また比較のために、過去1ヶ月分の気象データを用いて最小二乗法を用いて日射量と気象データとの関係式を求め、そしてその関係式を用いて求めた日射量の予測値も記す(「回帰式」欄)。 FIG. 11 shows a predicted value of the amount of solar radiation obtained by using a relational expression between the solar radiation amount and the weather data by using the partial least square method (PLS method) using the weather data for the past three months. ("PLS" column). Also, for comparison, find the relational expression between solar radiation and meteorological data using the least squares method using meteorological data for the past month, and describe the predicted value of solar radiation obtained using the relational expression. ("Regression formula" column).
図10や図11に示されているように、PLS法を用いて求めた関係式によって算出された日射量の予測値は、実測値に良く適合している。 As shown in FIG. 10 and FIG. 11, the predicted value of the solar radiation amount calculated by the relational expression obtained using the PLS method is well suited to the actual measurement value.
例えば図12に示すように、PLS法を用いて求めた関係式により算出した日射量の予測値と実測値との誤差と、最小二乗法を用いて求めた関係式(回帰式)により算出した日射量の予測値と実測値との誤差とを、それぞれ1ヶ月の平均値を求めて比較してみると、3か月分の学習データを用いて関係式を求めた場合は、回帰式を用いた場合もPLS法を用いた場合もほぼ誤差は同じであるが、1か月分の学習データを用いて関係式を求めた場合には、PLS法を用いた場合の方が、回帰式を用いた場合よりも誤差が小さく、良好な結果を示している。 For example, as shown in FIG. 12, it calculated with the relational expression (regression formula) calculated | required using the least squares method with the difference | error of the predicted value and actual value of the solar radiation amount calculated with the relational expression calculated | required using PLS method. The error between the predicted value of solar radiation and the actual measurement is calculated by comparing the average value for each month, and when the relational expression is obtained using the learning data for 3 months, the regression equation is When using the PLS method, the error is almost the same, but when the relational expression is obtained using the learning data for one month, the regression equation is better when the PLS method is used. The error is smaller than the case of using and shows good results.
以上、本実施形態に係る日射量算出装置、日射量算出装置の制御方法、プログラムについて説明したが、本実施形態によれば、相関関係を有する気象データを用いた場合であっても日射量の予測値を適切に算出することができる。 As described above, the solar radiation amount calculating device, the control method of the solar radiation amount calculating device, and the program according to the present embodiment have been described. However, according to the present embodiment, the solar radiation amount can be calculated even when the correlated weather data is used. The predicted value can be calculated appropriately.
例えば、所定種類の気象データと日射量との関係を表す関係式を求める際に、上層、中層、下層の各雲量等のように、互いに相関性が比較的高い気象データを用いる場合であっても、これらの気象データから日射量を高精度に算出可能な関係式を求めることが可能となる。 For example, when obtaining a relational expression representing the relationship between a predetermined type of weather data and the amount of solar radiation, when using weather data having a relatively high correlation with each other, such as each cloud amount of the upper layer, middle layer, lower layer, etc. It is also possible to obtain a relational expression that can calculate the amount of solar radiation with high accuracy from these meteorological data.
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲を上記実施形態のみに限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。 The preferred embodiments of the present invention have been described above, but these are examples for explaining the present invention, and the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments. The present invention can be implemented in various other forms.
例えば、上記実施形態では、雲量と湿度と日射量との間の関係式を求める場合について説明したが、雲量と日射量との間の関係式や、湿度と日射量との間の関係式を求めて、日射量の予測値を算出するようにしてもよい。 For example, in the above-described embodiment, the case where the relational expression between the cloud cover, the humidity, and the solar radiation amount is obtained has been described. However, the relational expression between the cloud cover and the solar radiation amount and the relational expression between the humidity and the solar radiation amount are described as follows. It is also possible to calculate the predicted value of the solar radiation amount.
100 日射量算出装置
101 晴天時日射量算出部
102 日射量算出部
110 CPU
120 メモリ
130 通信I/F
140 記憶装置
150 入力I/F
160 出力I/F
170 入力装置
180 出力装置
190 記録媒体読取装置
200 気象情報提供装置
300 ネットワーク
400 日射量算出プログラム
500 気象データテーブル
510 湿度データテーブル
520 雲量データテーブル
530 日射量データテーブル
1000 日射量算出システム
100 solar radiation
120
140
160 Output I / F
170
Claims (6)
前記所定種類の気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、観測地点から見た太陽の位置により求まる晴天時日射量とを、観測日時を示す情報と対応付けて記憶する気象データテーブルと、
前記気象データテーブルに記憶されている、過去の所定期間内における、前記所定種類の気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、前記晴天時日射量と、に基づいて、これらの各値の関係を表す関係式を、部分的最小二乗法を用いて算出する関係式算出部と、
日射量の予測値を算出する日時を指定する情報を受け付ける情報入力部と、
指定された前記日時における、前記所定種類の気象データの予報値と、前記晴天時日射量と、前記関係式と、に基づいて、指定された前記日時における日射量の予測値を算出する予測値算出部と、
前記日射量の予測値を出力する予測値出力部と、
を備えることを特徴とする日射量算出装置。 A solar radiation amount calculating device that calculates a predicted value of solar radiation amount based on a relational expression representing a relationship between predetermined types of weather data and solar radiation amount,
Meteorological data table that stores observation values of the predetermined type of weather data, observation values of the solar radiation amount, and sunny solar radiation amount determined by the position of the sun as seen from the observation point in association with information indicating the observation date and time When,
Based on the observed value of the predetermined type of meteorological data, the observed value of the solar radiation amount, and the sunny solar radiation amount in the past predetermined period stored in the weather data table, A relational expression that calculates a relational expression representing a value relationship using a partial least square method;
An information input unit for receiving information specifying a date and time for calculating a predicted value of solar radiation;
A predicted value for calculating a predicted value of the amount of solar radiation at the specified date and time based on the forecast value of the predetermined type of weather data at the specified date and time, the amount of solar radiation in fine weather, and the relational expression A calculation unit;
A predicted value output unit for outputting a predicted value of the solar radiation amount;
A solar radiation amount calculating device comprising:
前記所定種類の気象データには、大気圧が第1気圧となる高度における雲量、及び前記第1気圧とは異なる第2気圧となる高度における雲量が含まれる
ことを特徴とする日射量算出装置。 The solar radiation amount calculating device according to claim 1,
The solar radiation amount calculation apparatus according to claim 1, wherein the predetermined type of weather data includes a cloud amount at an altitude at which the atmospheric pressure is a first atmospheric pressure and a cloud amount at an altitude at which the atmospheric pressure is a second atmospheric pressure different from the first atmospheric pressure.
前記所定種類の気象データには、大気圧が第3気圧となる高度における湿度、及び前記第3気圧とは異なる第4気圧となる高度における湿度が含まれる
ことを特徴とする日射量算出装置。 The solar radiation amount calculating device according to claim 1 or 2,
The solar radiation amount calculation device according to claim 1, wherein the predetermined type of weather data includes humidity at an altitude at which the atmospheric pressure is the third atmospheric pressure and humidity at an altitude at which the atmospheric pressure is a fourth atmospheric pressure different from the third atmospheric pressure.
前記晴天時日射量は、大気外水平面日射量である
ことを特徴とする日射量算出装置。 It is a solar radiation amount calculation apparatus in any one of Claims 1-3,
The solar radiation amount calculating apparatus according to claim 1, wherein the solar radiation amount in the fine weather is an atmospheric horizontal solar radiation amount.
前記日射量算出装置は、前記所定種類の気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、観測地点から見た太陽の位置により求まる晴天時日射量とを、観測日時を示す情報と対応付けて気象データテーブルに記憶し、
前記日射量算出装置は、前記気象データテーブルに記憶されている、過去の所定期間内における、前記所定種類の気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、前記晴天時日射量と、に基づいて、これらの各値の関係を表す関係式を、部分的最小二乗法を用いて算出し、
前記日射量算出装置は、日射量の予測値を算出する日時を指定する情報を受け付け、
前記日射量算出装置は、指定された前記日時における、前記所定種類の気象データの予報値と、前記晴天時日射量と、前記関係式と、に基づいて、指定された前記日時における日射量の予測値を算出し、
前記日射量算出装置は、前記日射量の予測値を出力する、
ことを特徴とする日射量算出装置の制御方法。 A control method for a solar radiation amount calculating device that calculates a predicted value of solar radiation amount based on a relational expression representing a relationship between predetermined types of weather data and solar radiation amount,
The solar radiation amount calculating device corresponds to the observation value of the predetermined type of meteorological data, the observed value of the solar radiation amount, and the sunny solar radiation amount obtained from the position of the sun as seen from the observation point, with information indicating the observation date and time. And store it in the weather data table,
The solar radiation amount calculating device stores the observed value of the predetermined type of meteorological data, the observed value of the solar radiation amount, and the sunny solar radiation amount in the past predetermined period stored in the weather data table, Based on the above, a relational expression representing the relationship between these values is calculated using a partial least squares method,
The solar radiation amount calculating device accepts information specifying a date and time for calculating a predicted value of solar radiation amount,
The solar radiation amount calculation device calculates the solar radiation amount at the designated date and time based on the forecast value of the predetermined type of weather data at the designated date and time, the solar radiation amount during the fine weather, and the relational expression. Calculate the predicted value,
The solar radiation amount calculating device outputs a predicted value of the solar radiation amount,
A method of controlling a solar radiation amount calculating device.
前記所定種類の気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、観測地点から見た太陽の位置により求まる晴天時日射量とを、観測日時を示す情報と対応付けて気象データテーブルに記憶する手順と、
前記気象データテーブルに記憶されている、過去の所定期間内における、前記所定種類の気象データの観測値と、前記日射量の観測値と、前記晴天時日射量と、に基づいて、これらの各値の関係を表す関係式を、部分的最小二乗法を用いて算出する手順と、
日射量の予測値を算出する日時を指定する情報を受け付ける手順と、
指定された前記日時における、前記所定種類の気象データの予報値と、前記晴天時日射量と、前記関係式と、に基づいて、指定された前記日時における日射量の予測値を算出する手順と、
前記日射量の予測値を出力する手順と、
を実行させるためのプログラム。 Based on a relational expression representing the relationship between a predetermined type of weather data and the amount of solar radiation, a computer that realizes a solar radiation amount calculating device that calculates a predicted value of solar radiation amount,
The observed value of the predetermined type of weather data, the observed value of the solar radiation amount, and the sunny solar radiation amount obtained from the position of the sun as seen from the observation point are stored in the weather data table in association with the information indicating the observation date and time. And the steps to
Based on the observed value of the predetermined type of meteorological data, the observed value of the solar radiation amount, and the sunny solar radiation amount in the past predetermined period stored in the weather data table, A procedure for calculating a relational expression representing a value relationship using a partial least squares method;
A procedure for receiving information for specifying a date and time for calculating a predicted value of solar radiation;
Calculating a predicted value of the amount of solar radiation at the designated date and time based on the forecast value of the predetermined type of weather data at the designated date and time, the amount of solar radiation in fine weather, and the relational expression; ,
A procedure for outputting a predicted value of the amount of solar radiation;
A program for running
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012013330A JP5871635B2 (en) | 2012-01-25 | 2012-01-25 | Solar radiation amount calculation device, control method and program for solar radiation amount calculation device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012013330A JP5871635B2 (en) | 2012-01-25 | 2012-01-25 | Solar radiation amount calculation device, control method and program for solar radiation amount calculation device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013152156A true JP2013152156A (en) | 2013-08-08 |
JP5871635B2 JP5871635B2 (en) | 2016-03-01 |
Family
ID=49048610
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012013330A Active JP5871635B2 (en) | 2012-01-25 | 2012-01-25 | Solar radiation amount calculation device, control method and program for solar radiation amount calculation device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5871635B2 (en) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013242279A (en) * | 2012-05-23 | 2013-12-05 | Eneres Corp | Shade coefficient calculation device, solar radiation forecast device, program and shade coefficient calculation method |
CN104850914A (en) * | 2015-05-29 | 2015-08-19 | 东南大学 | Feature modeling based new energy power generation capacity forecasting method |
WO2017115686A1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 日本電気株式会社 | Forecasting system, information processing device, forecasting method, and forecasting program |
KR20180079159A (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 한국에너지기술연구원 | Calibration method for solar insolation derived from meteorological satellite on clear sky |
KR101894406B1 (en) * | 2017-09-19 | 2018-09-04 | 강릉원주대학교산학협력단 | Linear Atmospheric Transmission Model Calculation Method |
CN111459193A (en) * | 2016-01-04 | 2020-07-28 | 耐克斯特拉克尔有限公司 | Method for controlling direction of solar cell module with two photosensitive surfaces |
JP2020144024A (en) * | 2019-03-07 | 2020-09-10 | 日本ユニシス株式会社 | Sunlight information provision system and sunlight information provision program |
JP2021050994A (en) * | 2019-09-25 | 2021-04-01 | 日本ユニシス株式会社 | Sun beam information providing system, information processing device, and sun beam information providing program |
CN112801357A (en) * | 2021-01-21 | 2021-05-14 | 长江慧控科技(武汉)有限公司 | Sunshine radiation amount prediction method, device, equipment and storage medium |
KR102351713B1 (en) * | 2021-06-24 | 2022-01-17 | 성한 주식회사 | System for creating weather intelligence using illuminometer and method thereof |
US11728767B2 (en) * | 2019-11-26 | 2023-08-15 | Itron, Inc. | Techniques for quantifying behind-the-meter solar power generation |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006318263A (en) * | 2005-05-13 | 2006-11-24 | Sharp Corp | Information analysis system, information analysis method and program |
JP2010267217A (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-25 | Fuji Electric Systems Co Ltd | Prediction apparatus, prediction program, and prediction method |
JP2011053168A (en) * | 2009-09-04 | 2011-03-17 | Japan Weather Association | Method, device, and program for prereading amount of solar radiation |
-
2012
- 2012-01-25 JP JP2012013330A patent/JP5871635B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006318263A (en) * | 2005-05-13 | 2006-11-24 | Sharp Corp | Information analysis system, information analysis method and program |
JP2010267217A (en) * | 2009-05-18 | 2010-11-25 | Fuji Electric Systems Co Ltd | Prediction apparatus, prediction program, and prediction method |
JP2011053168A (en) * | 2009-09-04 | 2011-03-17 | Japan Weather Association | Method, device, and program for prereading amount of solar radiation |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013242279A (en) * | 2012-05-23 | 2013-12-05 | Eneres Corp | Shade coefficient calculation device, solar radiation forecast device, program and shade coefficient calculation method |
CN104850914A (en) * | 2015-05-29 | 2015-08-19 | 东南大学 | Feature modeling based new energy power generation capacity forecasting method |
WO2017115686A1 (en) * | 2015-12-28 | 2017-07-06 | 日本電気株式会社 | Forecasting system, information processing device, forecasting method, and forecasting program |
CN111459193A (en) * | 2016-01-04 | 2020-07-28 | 耐克斯特拉克尔有限公司 | Method for controlling direction of solar cell module with two photosensitive surfaces |
CN111459193B (en) * | 2016-01-04 | 2023-11-17 | 耐克斯特拉克尔有限公司 | Method for controlling the orientation of a solar module having two photosurfaces |
KR20180079159A (en) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 한국에너지기술연구원 | Calibration method for solar insolation derived from meteorological satellite on clear sky |
KR101960902B1 (en) * | 2016-12-30 | 2019-03-21 | 한국에너지기술연구원 | Calibration method for solar insolation derived from meteorological satellite on clear sky |
KR101894406B1 (en) * | 2017-09-19 | 2018-09-04 | 강릉원주대학교산학협력단 | Linear Atmospheric Transmission Model Calculation Method |
WO2020179599A1 (en) * | 2019-03-07 | 2020-09-10 | 日本ユニシス株式会社 | Solar ray information provision system and solar ray information provision program |
JP7366556B2 (en) | 2019-03-07 | 2023-10-23 | Biprogy株式会社 | Solar ray information provision system and solar ray information provision program |
JP2020144024A (en) * | 2019-03-07 | 2020-09-10 | 日本ユニシス株式会社 | Sunlight information provision system and sunlight information provision program |
JP2021050994A (en) * | 2019-09-25 | 2021-04-01 | 日本ユニシス株式会社 | Sun beam information providing system, information processing device, and sun beam information providing program |
JP7407547B2 (en) | 2019-09-25 | 2024-01-04 | Biprogy株式会社 | Solar rays information provision system, information processing device and solar rays information provision program |
US11728767B2 (en) * | 2019-11-26 | 2023-08-15 | Itron, Inc. | Techniques for quantifying behind-the-meter solar power generation |
CN112801357A (en) * | 2021-01-21 | 2021-05-14 | 长江慧控科技(武汉)有限公司 | Sunshine radiation amount prediction method, device, equipment and storage medium |
CN112801357B (en) * | 2021-01-21 | 2024-04-02 | 长江慧控科技(武汉)有限公司 | Solar radiation quantity prediction method, device, equipment and storage medium |
KR102351713B1 (en) * | 2021-06-24 | 2022-01-17 | 성한 주식회사 | System for creating weather intelligence using illuminometer and method thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5871635B2 (en) | 2016-03-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5871635B2 (en) | Solar radiation amount calculation device, control method and program for solar radiation amount calculation device | |
Krishnamurthy | Predictability of weather and climate | |
Dhanapala Arachchige et al. | Least square support vector and multi-linear regression for statistically downscaling general circulation model outputs to catchment streamflows | |
Troccoli et al. | Use of the temperature–salinity relation in a data assimilation context | |
Yang | Post-processing of NWP forecasts using ground or satellite-derived data through kernel conditional density estimation | |
JP5461748B1 (en) | Power generation amount prediction device, power generation amount prediction method, and program | |
Järvinen et al. | Estimation of ECHAM5 climate model closure parameters with adaptive MCMC | |
Goliatt et al. | Development of a hybrid computational intelligent model for daily global solar radiation prediction | |
Maity et al. | Importance analysis of local and global climate inputs for basin‐scale streamflow prediction | |
Dettinger | Projections and downscaling of 21st century temperatures, precipitation, radiative fluxes and winds for the Southwestern US, with focus on Lake Tahoe | |
Thatcher et al. | A technique for dynamically downscaling daily-averaged GCM datasets using the conformal cubic atmospheric model | |
US10770898B2 (en) | Methods and systems for energy use normalization and forecasting | |
JP2013164286A (en) | Solar radiation amount prediction method, photovoltaic power generation output prediction method and system | |
JP6003247B2 (en) | Information processing apparatus, information processing apparatus control method, and program | |
Bishop et al. | Efficient ensemble covariance localization in variational data assimilation | |
Engeland et al. | Probabilistic postprocessing models for flow forecasts for a system of catchments and several lead times | |
Alexander et al. | Forecast-informed reservoir operations to guide hydropower and agriculture allocations in the Blue Nile basin, Ethiopia | |
Block et al. | Statistical and dynamical climate predictions to guide water resources in Ethiopia | |
Thompson et al. | Suppressing bias and drift of coastal circulation models through the assimilation of seasonal climatologies of temperature and salinity | |
Hsu et al. | Ocean Surface Flux Algorithm Effects on Tropical Indo‐Pacific Intraseasonal Precipitation | |
Khalid et al. | Estimation of solar radiation in southern areas of Pakistan using radiation models | |
Hughes et al. | Averaging-related biases in monthly latent heat fluxes | |
Mishra et al. | Simulating hydrological drought properties at different spatial units in the United States based on wavelet–Bayesian regression approach | |
JP2020086595A (en) | Numerical analysis device and method | |
Karnauskas et al. | Predicting Atlantic seasonal hurricane activity using outgoing longwave radiation over Africa |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20141215 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150618 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150630 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150724 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20151215 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160112 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5871635 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |